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北京首鋼自動化信息技術有限公司

1 　目標和概述

1.1　生產場景現狀概述

在鋼鐵行業的中厚板生產過程中，冷床、檢查臺 架、橫移臺架等設施導致鋼板物料在輥道上的運行不 連續，同時根據鋼板的軋制情況，物流會去往不同的 后續流程，也增加了輥道跟蹤的變化。為了能夠將物 料在不同輥道上的跟蹤接續起來，最終實現全流程跟 蹤管控，需要在上述設施上額外安裝設備來協助完成 跟蹤任務。

現有的冷床、檢查臺架、橫移臺架跟蹤技術主要 依賴于光柵，通過在設施下方密集地安裝光柵實現定 位和跟蹤能力，設備安裝密度高。又考慮到冷床上的 鋼板溫度很高（600℃以上），該設施下方安裝光柵需 要做到耐高溫，單一設備昂貴。因此，現有方案成本 極高。另外，鋼板在三種設施上移動，容易造成氧化 鐵皮脫落，掉落在設施下方可能導致光柵被遮擋甚至 損壞。安裝在設施下方，一旦出現設備問題，進行維 護需要等到產線停產，非常影響平臺的穩定性和用戶 體驗。同時，現有傳感器方案不能處理鋼板中途調走 導致的跟蹤問題。

1.2　本方案要解決的問題

（1）提高冷床、檢查臺架、橫移臺架等區域的平 臺進行自動化鋼板跟蹤的穩定性；

（2）構建全產線跟蹤體系，做到產品可追溯；

（3）降低整套解決方案實施成本。

1.3　總體技術路線

（1）采用人工智能技術，基于機器視覺能力，以 深度神經網絡為主，輔以機器視覺算法庫的通用處理， 實現對視頻中鋼板位置的精確定位；

（2）采用人工智能技術，基于數據分析能力，基 于循環神經網絡，對視頻中的鋼板進行跟蹤；

（3）結合生產二級系統現有跟蹤能力，配合 使用人工智能技術分析的冷床等區域的鋼板跟蹤數 據，使用大數據流式分析和數據處理，完成全產線跟 蹤體系；

（4）采用高清攝像機、工業面陣相機作為主要圖 像采集設備，可以從多方面降低整體成本；

（5）攝像機和工業相機設備安裝在產線上方，不 易損壞，易于維護，有助于整體提升平臺穩定性。

1.4　主要技術目標

（1）智能分析實現跟蹤：平臺接收多臺攝像機的 視頻流，能夠實時分析視頻中鋼板的位置變化，準確 識別鋼板，對鋼板進行跟蹤，平臺跟蹤準確率達97%以 上，對平臺異常情況進行甄別和處理。

（2）實現全流程跟蹤：接入生產二級系統可以提 供的所有鋼板信息的靜態數據和鋼板位置跟蹤的動態數 據，以及智能分析得到的鋼板位置跟蹤動態數據，整合 鋼板全流程跟蹤數據，并以圖像化的方式將鋼板位置同 步地展示到瀏覽器頁面上，提供從全產線到具體過程多 個層級的跟蹤監管。

2　方案詳細介紹

2.1 平臺架構

平臺整體架構包括：成像硬件系統、數據存儲、 智能分析服務、全流程跟蹤服務、平臺應用服務以及 貫穿以上服務的數據總線、接口服務以及監控管理。 智能分析服務實現基于人工智能技術的鋼板跟蹤；全 流程跟蹤服務結合各種跟蹤數據，實現全流程的鋼板 跟蹤；平臺應用服務提供用戶界面，展示鋼板實時情 況。如圖1所示。

圖1 平臺整體架構

2.2　關鍵創新點

（1）采用人工智能技術實現高精確的鋼板識別和 跟蹤檢測，鋼板識別精度達到97%，對跟蹤檢測影響很小，做到鋼板精準跟蹤；并通過GPU加速和模型優 化，提高檢測效率，做到實時響應、實時反饋；同時 利用視覺技術檢測板材間距，優化上料過程和冷床等 設施的利用率；

（2）整合生產二級系統現有跟蹤數據，形成貫穿 全產線的全流程跟蹤體系，做到產品可追溯；同時可 以實現生產過程的整體調節，優化產線生產效率，提 高產能，降本增效；

（3）充分利用圖像分析能力，在滿足分析條件的 情況下，盡可能擴大相機畫幅覆蓋范圍，同時增加了 相機到鋼板的距離，即降低了對設備耐高溫的限制， 又減少了設備數量，節省了大量成本。

2.3 成像硬件系統

成像硬件系統主要由高清攝像機和工業面陣相機 組成。

工業面陣相機用于進行入口上料區域的圖像獲 取，以控制兩個鋼板間的邊緣距離，使之滿足一定的 最小距離限制，以便后續圖像分析中可以正確區分相 鄰的鋼板個體，如圖2所示。

圖2 工業面陣相機功能

高清攝像機整體覆蓋冷床、檢查臺架、橫移臺架 以及中間庫區的整個設施范圍，用于進行鋼板分布的 視頻圖像采集，用于進行鋼板位置識別和跨攝像機的 物料跟蹤分析，如圖3所示。

圖3 高清攝像機功能

2.4 模型服務

模塊 模型側服務模塊基于Docker封裝為鏡像，具有較 好的獨立性，通過接口與外部實現低耦合的通信和協 作，同時具有較好的擴展性。處理模型由機器學習算 法、機器視覺算法庫以及深度神經網絡共同完成，用于 對連續的視頻幀進行靜態分析和動態關聯，最終實現整 體的跟蹤能力。如圖4所示。

圖4 模型側服務模塊

2.4.1　調整語義分割模型UNet，提升模型精度

為了解決UNet無法對遠程上下文交互和空間依賴 性進行建模的問題，將U形結構與Transformers的注 意力機制相結合形成了一個新的語義分割網絡。自注意 力模塊（MHSA）位于編碼的末端、解碼器的前端，作 用在最抽象的特征圖上，它將每個元素相互連接起來， 從而訪問包含所有輸入圖像的感受野，以此來獲取圖像 遠程上下文信息。交叉注意力模塊（MHCA）通過減 弱跳連（skip connection）特征中與鋼板無關區域的 權重，增強相關區域的權重，來濾除非鋼板像素，完成 UNet解碼器中的精細恢復。最終實現了模型鋼板識別 精度的提升。

2.4.2　采用空洞卷積進行加速

為了在保證算法模型準確率的前提下提升算法性 能，將5×5的標準卷積替換成了3×3的空洞卷積。經 試驗，算法準確率基本不變，速度提升一倍。

2.5　平臺側服務模塊

平臺側服務模塊基于Spring框架，可以快速將現 有MVC架構調整為Cloud架構，以方便后續的微服務 化、大數據整合或性能橫向擴展的需求發展。包括：數 據存儲、平臺應用服務、接口服務、全流程跟蹤服務、 數據總線和監控管理。

2.5.1　平臺應用服務

平臺應用服務提供用戶界面以展示實時跟蹤情況、 查詢歷史記錄，并提供相關業務操作以及監控報警等功 能。服務采用B/S架構，可以在網絡內任意支持版本的 瀏覽器上進行訪問和監控。

（1）工作流設計

根據中厚板產線的生產工藝過程，進行工作流設 計，明確過程間的界面，確定界面處的數據走向、數據 關系和關聯方式，從而實現全流程的跟蹤控制。

（2）可視化展示

提供多級別的跟蹤管理展示界面，實現從廠區到 工藝流程的多維度跟蹤結果展示方式，結果實時進行展 示，可動態觀察鋼板的產品編號和其在冷床等設施上的 相對位置和運動過程，以及鋼板上下料或者被中途吊走 的不同入口出口情況的動態。

（3）日志報表

提供多維度的日志查詢，用于分析各系統、服務 狀態，以及生產系統的整體情況。包括物料跟蹤的詳細 數據、系統的操作日志、報警日志等。日志可以導出為 報表，支持日報、月報、季報等多種時間粒度的報表生 成。

（4）監控報警

監控模塊整體監控各個硬件設備和軟件模塊的運 行狀態并即時反饋問題，用于自動修復或報警，確保系 統穩定性或盡量加速問題發現和解決的周期，提高系統 投用率。

2.5.2　接口服務

平臺提供統一的接口服務，實現平臺應用服務 與其他服務的解耦，同時作為生產二級系統與平臺進 行數據交互的統一界面。全流程跟蹤所需的二級系統 數據以及二級系統需要平臺協助完成的跟蹤任務，均 通過接口服務進行配置打通數據通道。通過與二級系 統的數據交互，真正做到全產線的物料可追溯。接口 服務支持多種通信協議的動態配置以及通過消息中 間件MQ、Kafka等將數據接入工業大數據/工業互聯 網，極大程度上適配工業生產場景的通信接口和通信 方式。

2.5.3　全流程跟蹤服務

通過將從二級系統和智能分析得到的跟蹤數據進 行歸集，結合工作流設計中明確的界面數據關聯方式， 利用大數據流式計算的能力進行數據分析和整合，最終 實現跨工藝流程的全流程物料跟蹤。

2.5.4　數據存儲

平臺產生并需要記錄的數據具有異構性，有常規 的生產記錄、跟蹤記錄等關系型數據，也可能要保存階段性視頻數據等非結構化數據用于故障分析。平臺數據 存儲結合數據庫和文件系統，滿足多種存儲需求。

2.5.5　數據總線

利用數據總線，完成平臺內部數據存儲、智能分 析服務和全流程跟蹤服務間的數據交互，提供高內聚的 數據交互方式。

2.5.6　監控管理

監控管理統一對平臺內的一切狀態變化進行記錄， 包括操作監控、接口監控、服務監控以及硬件監控。

（1）操作監控與接口監控

記錄完整的監控日志，具體到每一次按鈕點擊、 每一次接口調用都進行必要的監控記錄，實現操作過程 可追溯。不開放任何操作日志的修改接口，操作日志由 界面操作和接口動作分別創建，準確區分界面操作錯誤 與網絡攻擊，精確定位異常動作。

（2）服務監控與設備監控

實時確認核心服務和設備的工作狀態，及時發現 工作異常，記錄并發出報警，提示進行平臺維護，確保 系統穩定性或盡量加速問題發現和解決的周期，提高系 統投用率。

2.6　安全措施

2.6.1　設備安全措施

（1）在設備部署的施工過程中，做好設備防護工 作，確保必要的工作環境條件得以滿足；

（2）規范施工操作流程，確保施工質量達標；

（3）定期進行設備檢查，及時發現設備問題；

（4）設備附近按照規定，張貼設備說明告示板、 危險警告標識等必要的通知、警告標志。

2.6.2　網絡安全措施

（1）做好遠程訪問保護，如主機系統關閉對外密 碼遠程登錄功能并以授權密鑰的方式進行遠程身份驗 證、數據庫訪問設置有限權限的遠程訪問等安全設置， 盡可能杜絕遠程連接安全風險；

（2）采用HTTPS協議實現網絡通信，構建本地證 書體系，實現安全的數據加密；

（3）HTTP接口方面，原則上所有接口需在用戶 權限下進行訪問，以確保操作日志完整性；

（4）對于確實無法實現用戶SESSION的接口調用 需求，應以指定IP進行訪問和MAC校驗工作，確保請 求端可信任，同時在條件滿足的情況下，實現雙通道數 據交互；

（5）對用戶權限進行合理設計和管理，并對用戶 行為進行數據分析，對危險用戶進行封號處理；

（6）優化代碼、服務的安全設置和處理，以更安 全的編碼規則和處理邏輯，做好網絡安全事前、事后防 御機制，減小事故造成的損失。

2.6.3　數據安全措施

（1）進行完整、合規、符合必要范式要求的數據 結構設計和約束設計，強制要求必要的數據完整性；

（2）合理使用事務機制，以保證數據具有充分的 完整性；

（3）在界面操作和接口調用時，分別對數據進行 必要的校驗和判斷，確保數據合法、合理；

（4）定期進行數據分析，從時間戳、數據重復等 方面，加強數據整體判斷，及時發現問題并結合日志等 歷史數據定位問題原因，及時解決數據錯誤，優化數據 完整性并避免問題再次發生。

3　代表性及推廣價值

解決方案采用先進的人工智能技術、高清成像技 術、大數據技術以及分布式計算技術，具備本地云擴展 和接入工業大數據/工業互聯網的能力，充分考慮了廠 區技術革新的擴展和兼容性需求。作為首個基于人工智 能技術的中厚板產線物料跟蹤系統，填補了國內板材跟 蹤領域的空白，具有非常明顯的技術示范效果和模范帶 頭作用。

本方案以中厚板產線設施大小為主要參數，限制 條件較少，定制化調節能力強，可以推廣到類似產線的 全產線跟蹤場景。因此可以作為產品進行封裝并具有商 業推廣可行性和推廣價值。經調研，除了首鋼京唐中厚 板產線，在江蘇沙鋼寬厚板產線、遼寧凌鋼中厚板產線 等鋼廠，都具有良好的適配性，工廠對此需求也比較迫 切，產品的推廣空間非常廣闊。

本解決方案有效地提高了中厚板產線物料跟蹤過 程的穩定性和準確度，極大地縮減了相關人工輔助跟蹤 工作量，避免了人工失誤導致的生產問題，降低了損 耗。綜合人工成本和廢品損耗，每年可節約成本400萬 元。同時，平臺整體提升了前后流程的協同工作效率， 提升上下料效率和冷床等設備的利用率，每年可額外提 升產能200萬元，具有顯著的經濟效益。

摘自《自動化博覽》2021年11月刊